程序员做量化交易有前途么

① 外汇量化数据交易是骗局吗

是骗局，外汇天眼多次曝光过这种骗局了。随着外汇市场的逐渐兴起，有很多骗子在朋友圈当中声称自己是程序员，已经破解了外汇交易平台的数据，可以利用特殊的交易手法在短时间内让本金翻几倍或者几十倍，只要投资者按照他们的提示将钱交给平台或者注入某个软件之后就可以轻松获利。
世界上这样的骗局已经让不少人上当受骗了，但是由于这种网络骗局有很多的不确定性和假信息，就算是报警也难以立案，所以追回钱款也是一件非常难的事情。
在外汇投资过程中，利用平台漏洞进行套利的盈利方法是绝对不可行的，首先利用平台套利本身就属于一种违法行为，即便是获得盈利之后，官方也有权追回。再加上外汇平台不可能让漏洞长时间存在而不处理，所以这些长期利用外汇漏洞进行诈骗的人，本身就存在着一定的不合理性。

② 量化交易编程很挣钱吗

量化交易他其实也被称为算法交易，是一种严格按照计算机算法程序给出的交易决策进行交易的方法。它用先进的数学模型代替人为的主观判断，用计算机技术选择各种“高概率”事件，从海量历史数据中带来超额回报，制定策略，大大降低了投资者情绪波动的影响，避免了在市场极度火热或悲观的情况下做出非理性的投资决策，很容易将定量交易与技术分析混淆。

事实上，定量交易的内容要丰富得多，许多定量交易系统在建模和计算时使用基础数据，如估值、市场价值、现金流等，其他算法将新闻作为变量计算。技术分析基本上只需要交易对象的数量和价格数据，具体表现为“三多”，首先，有多层次模型，包括三个层次：资产配置、行业选择和特定资产选择。

③ 做量化交易选择什么语言好呢

量化交易，就是把人能够识别的信息变成数字，输入给计算机程序处理，辅助或者代替人类的思考和交易决策。

初学者碰到的第一个问题就是工具的选择。首先大部分交易员本来不会写程序，选择任何一个语言进行策略开发，都有不小的学习成本。更重要的是，选择了一门语言，接下来开发环境、人员招聘、数据接口与平台、甚至同类人群之间的交流、遇到问题后的支持，都跟着被“套牢”。所以从一开始就必须慎重对待。

先给出答案：对于还没有确定一套固定量化环境的，建议用python。

量化交易员面临的大致选择有：C/C++/java/C#/R/Matlab/excel等。我们从以下几个方面考虑简单做个对比。

注意：这里假设你团队规模在50人以下。

1 学习成本和应用的广泛性

C、C++的特点是速度最快，但要想用好，必须对计算机底层架构、编译器等等有较好的理解，这是非计算机专业的人很难做到的，对于做量化交易来说更是没有必要。

Java本来是SUN的商业产品，有学习成本和体系的限制，也不适合。

Excel面对GB级别的数据无能为力，这里直接排除。

Python、R和Matlab学起来都简单，上手也快，可以说是“一周学会编程”。但R和Matlab一般只用来做数据处理，而Python作为一门强大的语言，可以做任何事，比如随时写个爬虫爬点数据，随时写个网页什么的，更何况还要面对处理实时行情的复杂情况。

2 开始做量化分析后，哪个用起来碰到问题最少，最方便省事?

用历史数据的回测举例。假设我们有2014年所有股票的全年日线，现在我们想看看600001的全年前10个最高股价出现在什么时候。python世界有个强大的pandas库，所以一句话就解决问题：

dailybar[dailybar [‘code’]==‘600001’].sort_values([‘close’].head(10)

R/Mathlab等科学语言也可以做到。

C/C++没有完备的第三方库。如果为了做大量的计算，要自己实现、维护、优化相应的底层算法，是一件多么头疼的事。

Python从一开始就是开源的，有各种第三方的库可以现成使用。这些底层功能库让程序员省去了“造轮子”的时间，让我们可以集中精力做真正的策略开发工作。

3 现在我们更进一步，要做实时行情分析和决策

以A股的入门级L1数据为例，每3秒要确保处理完3000条快照数据，并完成相应的计算甚至下单。这样的场景，C和C++倒是够快了。所以行情软件比如大智慧、同花顺等客户端都是使用高效率的语言做的，但像客户端那样的开发量，绝大部分量化交易机构没能力也没必要去做吧。

python的速度足够对付一般的实时行情分析了。其底层是C实现的，加上很多第三方的C也是C实现，尽管其计算速度比不上原生C程序，但对我们来说是足够啦。

4 quant离职了，他的研究成果怎么办

Python是使用人群最多、社区最活跃的语言之一，也是最受quant欢迎的语言之一。如果你是老板，你能更容易地招聘到优秀人材，享受到python社区带来的便利。

附几个量化中常用的python库：

- Pandas：

天生为处理金融数据而开发的库。几乎所有的主流数据接口都支持Pandas。Python量化必备。

- Numpy：

科学计算包，向量和矩阵处理超级方便

- SciPy：

开源算法和数学工具包，与Matlab和Scilab等类似

- Matplotlib：

Python的数据画图包，用来绘制出各类丰富的图形和报表。

PS: Python也是机器学习领域被使用最多的语言之一。像tensorflow、scikit-learn、Theano等等对python都有极好的支持。

④ 作为一名普通的程序员，需要怎么给自己找一条后路呢

作为一名程序员，在未来可能会面临技术淘汰、公司倒闭、经济不景气等风险。因此，找到一条后路是非常必要的。

以下是一些可以帮助程序员找到后路的建议：

1.不断学习新技能：随着技术的不断发展，新技能的学习变得非常重要。程序员应该不断关注行业的动态，并且学习新的编程语言、开发工具和技术。

2.建立广泛的人脉：建立广泛的人脉可以帮助程序员在职场上更好地生存。这些人脉可以包括同事、老板、行业专家和其他程序员。

3.做好个人品牌建设：通过博客、社交媒体和GitHub等平台，程孝祥序员可以建立自己的个人品牌，提高自己的知名度和可见祥凯度。这可以帮助程序员在找工作或者自主创业时更有优势。

4.考虑转行：如果程序员发现自己的技能在行业中逐渐被淘汰，或者自己的工作面临很大风巧宴搏险，那么可以考虑转行到其他领域。这需要程序员具备开放的心态和勇气，但也可能会开启一条新的、更有前途的职业道路。

综上所述，作为一名程序员，需要不断学习新技能、建立广泛的人脉，做好个人品牌建设，不行就要提前考虑转行。